Bienvenue dans la série d'Hugging Face sur les tâches !
Dans cette vidéo, nous allons examiner la tâche de réponse aux questions.
La réponse aux questions consiste à extraire une réponse dans un document donné.
Les modèles de réponse aux questions prennent un contexte, qui est le document dans lequel vous souhaitez effectuer une recherche,
et une question et renvoient une réponse. Notez que la réponse n'est pas générée,
mais extraite du contexte. Ce type de réponse aux questions est appelé extractive.
La tâche est évaluée sur deux statistiques, la correspondance exacte et le score F1.
Comme son nom l'indique, la correspondance exacte recherche une
correspondance exacte entre la réponse prédite et la bonne réponse.
Une métrique couramment utilisée est le F1-Score, qui est calculé sur des tokens prédits
correctement et incorrectement. Il est calculé sur la moyenne de deux métriques appelées
précision et rappel, qui sont des métriques largement utilisées dans les problèmes de classification.
Un exemple de jeu de données utilisé pour cette tâche est appelé SQuAD. Ce jeu de données contient des contextes, des questions
et les réponses obtenues à partir d'articles de Wikipédia en anglais.
Vous pouvez utiliser des modèles de réponse aux questions pour répondre automatiquement aux questions posées
par vos clients. Vous avez simplement besoin d'un document contenant des informations sur votre entreprise
et interrogez ce document avec les questions posées par vos clients.
Pour plus d'informations sur la tâche de réponse aux questions, consultez le cours d'Hugging Face.